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个人数据保护服务 - 常见问题解答和操作指南
常见问题 FAQ#1。为什么国防部建议我使用个人数据保护服务？虽然我们目前没有任何证据表明您的任何数据已被泄露，但我们必须谨慎并假设它可能已被泄露。为了保护您，我们购买了市场领先的个人数据保护服务的许可证 - 您可以在您选择的个人设备上访问该服务。这将有助于保证您的数据安全。常见问题#2。什么是个人保护数据服务，谁在提供它？该产品由 Equifax 提供，该公司是英国该领域领先的服务提供商之一，可帮助您更安全地保护您的身份。更多信息请点击此处。常见问题#3。我必须使用此工具吗？是否使用此产品是个人选择。使用个人数据保护产品将有助于确保您的数据安全，但不一定非要使用此工具，您可能已经在使用产品，或者您也可以选择使用替代产品。请参阅常见问题解答#6。常见问题解答#4。该工具有什么用？此工具可帮助您更安全地保护您的身份。通过信用报告、分数和网络检测，它将通知您：
新加坡数据保护与网络安全
2024年4月3日，第一次阅读网络安全（修订）法案（“修订法案”）在议会中进行。根据修正案，将更新与CII所有者网络安全有关的现有规定，并将扩大CSA的监督，以涵盖临时网络安全系统系统的网络安全性（“ STCC”）。还引入了两个新的受监管实体，特殊的网络安全兴趣（“ ESCI”）和基础数字基础设施（“ FDI”），这些实体将受到轻触摸调节处理。提供基础数字基础架构服务（例如云计算服务提供商和数据中心）的公司也应遵守网络安全代码和实践标准，并受到网络安全事件报告要求的约束，尽管不在CII所有者的水平上。
适用于 AI 应用程序的 Dell 数据保护
AI 模型依赖于用于模型训练的数据，这最终决定了模型的准确性和整体实用性。为了创建符合其个人需求的强大 AI 应用程序，组织将利用自己的私有数据来训练或微调模型，这些数据通常来自许多不同的数据源。IT 组织应该了解哪些数据源被用于训练他们的 AI 模型，并验证这些数据源是否具有备份和恢复策略，以确保训练过程中的数据可用性。在考虑组织的现有数据时，重要的是检查现有的数据保护策略是否满足 AI 模型训练的恢复点目标（[RPO] 或可以容忍的数据丢失量）和恢复时间目标（[RTO] 或恢复所需的时间长度）所需的服务级别。
自治时代的隐私和数据保护...
摘要本文探讨了印度自动驾驶汽车（AV）的法律，技术和监管框架不断发展的景观，重点是隐私，数据保护和网络安全。该研究涉及当前的印度法律，包括《信息技术法》和《个人数据保护法案草案》，并研究了他们在应对AVS所面临的挑战方面的适当性。通过使用国际标准（例如GDPR和美国和中国的特定法规）进行比较分析，该研究确定了印度完善其方法的关键差距和机会。关键字：自动驾驶的监管，隐私和数据保护，AVS中的网络安全第1章：介绍现代技术进化的景观，很少有创新有望像自动驾驶汽车（AVS）那样深刻地彻底改变日常生活。这些自动驾驶汽车具有无需人工干预即可导航的能力，站在朝着更高效，可持续和安全的运输系统转变的最前沿。但是，随着这些车辆从概念模型到印度道路上有形现实的距离更近，它们带来了许多复杂的挑战，这些挑战跨越了技术和法律，尤其是在隐私和数据保护领域。在印度引入的AV不仅是对技术熟练的考验，而且还考察了法律框架在数字时代维护个人权利的能力。使这些车辆能够操作的技术（传感器，相机和数据处理单元）也引起了重大的隐私问题。这些系统不断收集大量数据以有效运行，包括有关乘客常规，旅行模式甚至对话的个人详细信息。这样的数据，如果不当或受到不足的保护，可能会导致前所未有的隐私入侵。这项研究的相关性和及时性是印度最近在数字治理和隐私法方面的进步，例如印度最高法院在法官K.S.Puttaswamy（retd。）vs.印度联盟1，该联盟将隐私视为基本权利。尽管有这些进展，但有关AV和数据隐私的法律论述仍然很新生，并且在很大程度上是未知的。本论文旨在通过关注自动驾驶汽车提出的隐私和数据保护挑战，探索当前法律保护的充分性并确定必要的法律改革所面临的隐私和数据保护挑战来弥合这一差距。
人工智能对个人数据保护和信息获取的影响
4 OA Mendoza Enríquez，“人工智能系统中个人数据保护权”，《普埃布拉法学研究所期刊》，第 15 卷，第 48 期，墨西哥，2021 年 12 月，第页。 180. 5 联合国，人工智能、电子治理和信息获取，联合国，2022 年。6 OA Mendoza Enríquez，“人工智能系统中个人数据保护权”，《普埃布拉法学研究所刊》，第 15 卷，第 48 期，墨西哥，2021 年 12 月，第 6 页。 180. 7 联合国，《人工智能对隐私的风险需要紧急采取行动——巴切莱特》，联合国，2021 年，网址：https://www.ohchr.org/en/press-releases/2021/09/artificial-intelligence-risks-privacy-demand-urgent-action-bachelet
引领量子安全数据保护潮流
加密敏捷性试图通过允许快速弃用易受攻击的原语并用新原语替换来解决对信息安全的隐含威胁。*后量子密码学 (PQC)，有时也称为量子防护、量子安全或量子抗性，是一种加密算法的发展，被认为可以抵御量子计算机的密码分析攻击。虽然截至 2024 年，量子计算机缺乏破解广泛使用的加密算法的处理能力，但密码学家正在设计新算法，为 Q-Day 做准备，即当前算法容易受到量子计算攻击的那一天。
决定 - 欧洲数据保护主管
21。EDP已考虑委员会和爱尔兰在调查期间提交的所有陈述和证据，包括在对初步评估的书面答复和听证会上的书面答复。EDP还考虑了Microsoft在其网站上提供的信息，并且在相关方面，欧洲经济领域的数据保护当局（“ EEA”）和荷兰司法部发出了许多报告。这些报告在本研究中很重要，因为它们涉及委员会根据2021年ILA使用的Microsoft产品相同或相似的企业版本。换句话说，这些产品是Microsoft 365软件或其早期版本的一部分。他们还涉及与Microsoft相同或相似的个人数据类型的流量
使用Commvault的HPE解决方案的混合云数据保护
现代企业比过去更多。今天，数据存储在本地和云中的各个位置，使其越来越容易受到恶意演员的影响。当今约有72％的公司正在使用混合云方法。1为了保护和保护其在这个混合世界中的数据，组织常常发现自己不足，由于预算限制，时间限制或缺乏专业知识，采用了拼布解决方案。由零散的工具和孤立的数据集引起的差距和复杂性导致指数混乱，从而导致勒索软件攻击的威胁增加。因此，组织必须利用统一的解决方案来保护和恢复其在混合环境中的数据，从而在不增加不必要的复杂性或成本的情况下最大程度地降低风险。
国家 ANPR 服务数据保护影响评估
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ZScaler和Gen AI数据保护部署指南
ZScaler（NASDAQ：ZS）使世界领先的组织能够安全地改变其网络和应用程序和云领先世界的应用程序。其旗舰ZScaler Internet访问（ZIA）和ZSCALER PRIVATE ACCESS（ZPA）服务无论设备，位置或网络如何，都可以在用户和应用程序之间创建快速，安全的连接。ZScaler在云中100％提供服务，并提供了传统设备或混合解决方案无法匹配的简单性，增强的安全性和改进的用户体验。在185多个国家 /地区使用，Zscaler运营着一个庞大的全球云安全平台，可保护成千上万的企业和政府机构免受网络攻击和数据丢失的侵害。要了解更多信息，请参见Zscaler的网站，或在Twitter @zscaler上关注ZScaler。